换一批基于AI算法的胸部X线影像肺部病变的早期筛查系统
An Early Screening System for Lung Lesions in Chest X-ray Images Based on AI Algorithms
摘要目的:本文旨在开发一种基于AI算法的胸部X线影像肺部病变早期筛查系统,以提升肺部疾病(如肺癌、肺结核等)的早期诊断准确率和筛查效率.方法:系统采用深度学习中的卷积神经网络(CNN),对大规模标注的胸部X线影像数据进行训练,利用数据预处理、图像增强和特征提取技术,实现对肺部病变的自动识别和标记.结合多模态学习方法,将X线影像与其他临床数据融合,进一步提升模型的诊断能力.结果:实验结果显示,该系统在早期肺部病变检测中表现出卓越性能,准确率达到95％,召回率为94％,AUC-ROC值为0.96,能够有效识别早期难以发现的小病灶和不同类型的肺部病变.结论:基于AI算法的胸部X线影像筛查系统可为临床医生提供高效可靠的辅助工具,显著提高早期肺部病变筛查的准确性与效率,降低误诊率,为患者的早期治疗和良好预后提供重要支持,同时对公共卫生疾病防控具有积极意义.
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关键词
AI算法胸部X线影像肺部病变早期筛查卷积神经网络(CNN)深度学习自动特征提取疾病检测临床应用AI algorithmchest X-raypulmonary lesionsearly screeningconvolutional neural network(CNN)deep learningautomatic feature extractiondisease detectionclinical application
分类号
R814.49（放射医学）
DOI
10.7517/issn.1674-0475.2025.04.20
发布时间
2025-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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